Långsamt föränderliga dimensioner

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Hur ofta förändras en dimension?

Tabell som beskriver egenskaperna hos en dimension som aldrig förändras

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Hur ofta förändras en dimension?

Tabell som beskriver egenskaperna hos en dimension som aldrig förändras och en dimension som förändras snabbt

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Hur ofta förändras en dimension?

Tabell som beskriver egenskaperna hos en dimension som aldrig förändras, en snabbt föränderlig dimension och en långsamt föränderlig dimension

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Långsamt föränderliga dimensioner

  • SCD-typer baserade på olika sätt att hantera dataförändringar:
    • Typ 0 (Ingen förändring)
    • Typ 1 (Skriv över)
    • Typ 2 (Behåll all historik)
    • Typ 3 (Behåll begränsad historik)
    • Övriga typer (4, 5, 6, 7)
Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

SCD Typ 0: Ingen förändring

  • Inga förändringar accepteras
  • Dataförändringar ignoreras
  • Data återspeglar alltid det ursprungliga tillståndet
  • Används när data inte är avsedd att ändras efter den ursprungliga inläsningen

Diagram som visar en persons post i en dimensionstabell. När en ny post anländer för samma person med ett annat födelseår = 70 ignoreras ändringen och den ursprungliga posten behålls

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

SCD Typ 1: Skriv över

  • Befintlig post skrivs över med ny data
  • Data återspeglar alltid de senaste värdena
  • Används för kompletterande värden som inte kräver historik, till exempel ett telefonnummer

Diagram som visar en persons post i en dimensionstabell. När en ny post anländer för samma person med ett annat telefonnummer uppdateras posten med det nya telefonnumret

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

SCD Typ 2: Behåll all historik

  • Behåll befintlig post och skapa en ny post med den nya datan
  • All historik bevaras
  • Extra kolumner används för att spåra datum för ändringarna

Diagram som visar en säljares post i en dimensionstabell. När en ny post anländer för samma säljare med en annan försäljningsregion uppdateras posten med start- och slutdatum som anger postens giltighetstid, och en ny post skapas med de nya värdena. Den ursprungliga posten markeras som ej aktuell och den nya posten markeras som aktuell

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

SCD Typ 3: Behåll viss historik

  • Sparar historik för endast ett eller ett fåtal attribut.
  • För varje attribut läggs en extra kolumn till för att bevara en tidigare version av attributet.
  • Används när begränsad historik (aktuellt och föregående värde) krävs för ett attribut utan extra rader.

Diagram som visar en säljares post i en dimensionstabell. När en ny post anländer för samma säljare med en annan jobbtitel uppdateras posten för att återspegla den nya och föregående jobbtiteln, tillsammans med ett datum som anger när ändringen gjordes

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Övriga SCD-typer

  • Övriga typer (4, 5, 6, 7) är varianter av grundtyperna 1, 2 och 3
  • Dessa används sällan på grund av sin komplexitet
  • De vanligast förekommande SCD-typerna är Typ 1 och Typ 2. Använd dem i första hand:
    • SCD Typ 1 om historik inte krävs.
    • SCD Typ 2 om historik krävs.
Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Nu kör vi en övning!

Transformera och analysera data med Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...